Atingerea acestui nivel de precizie din partea modelelor mici și medii permite hardware-ului compact să interpreteze limbajul și imaginile și să acționeze pe baza acestor informații în timp real. Roboții, dronele de livrare, dronele de inspecție și sistemele de viziune artificială depind de hardware care poate rula aceste sarcini fără un consum mare de energie. Jetson Orin Nano 2 oferă 78 de trilioane de operații pe secundă (TOPS) de putere de calcul AI, 8 GB de memorie și un procesor Arm cu opt nuclee. NVIDIA a construit placa pentru a oferi un salt semnificativ în performanța de procesare AI și video, păstrând în același timp costurile și consumul de energie la un nivel scăzut.
Noua placă atinge de două ori performanța de inferență a actualului Jetson Orin Nano Super. NVIDIA atribuie acest câștig îmbunătățirilor aduse Tensor Cores și lățimii de bandă a memoriei, toate împachetate în același factor de formă compact ca al predecesorului său. Funcționând în modul de 15 wați, Jetson Orin Nano 2 consumă cu 40% mai puțină energie decât Orin Nano Super, menținând în același timp același nivel de performanță. Această eficiență este crucială pentru aplicațiile care necesită funcționare continuă pe baterii, cum ar fi dronele sau roboții autonomi.
Jetson Orin Nano 2 rulează pe stiva software deschisă a NVIDIA, alături de abilitățile Jetson agent și ecosistemul mai larg Jetson AI. Compania spune că placa este construită pentru a rula modele de limbaj mari (LLM) și modele de viziune-limbaj (VLM) optimizate pentru inferență eficientă din punct de vedere al memoriei la margine. NVIDIA menționează propriile modele Cosmos și Nemotron, precum și Gemma 4 și Qwen 3, ca exemple de modele pe care dezvoltatorii le pot implementa pe acest hardware. Această flexibilitate este esențială, deoarece permite dezvoltatorilor să aleagă dintr-o gamă largă de modele open-source sau proprietare, în funcție de nevoile specifice ale aplicațiilor lor.
Cognex, Doosan Bobcat și Matic se numără printre primele companii care adoptă și explorează Jetson Orin Nano 2. NVIDIA spune că peste trei milioane de dezvoltatori construiesc deja pe stiva sa de robotică. Compania se așteaptă ca partenerii – inclusiv cei menționați – să aducă edge AI în roboții de acasă, sistemele de viziune artificială, dronele de livrare și inspecție, plăcile purtătoare, sistemele hardware și designurile de referință. Această adopție largă subliniază importanța ecosistemului NVIDIA în accelerarea inovației în domeniul roboticii și al inteligenței artificiale la margine.
Wing, subsidiara de livrare cu drone a Alphabet, rulează deja Jetson Orin Nano Super și stiva software NVIDIA pe flota sa de drone de livrare. Compania intenționează să evalueze Jetson Orin Nano 2 pentru a avansa în percepția și raționamentul AI în timp real, cu scopul de a face livrările de la afacerile locale către curțile rezidențiale mai rapide și mai sigure. Dinuka Abeywardena, șeful percepției la Wing, a comentat: „Livrarea cu drone depinde de AI care poate permite o înțelegere rapidă și fiabilă a lumii reale. Wing explorează Jetson Orin Nano 2 pentru a ne oferi o cale către drone mai receptive și mai eficiente din punct de vedere energetic, care pot face livrările mai rapide și mai sigure pentru clienți.” Flota existentă a Wing rulează pe Jetson Orin Nano Super, un produs separat de noua placă. Nu există încă un calendar public pentru ca Wing să treacă de la evaluare la producție cu Jetson Orin Nano 2 pe zborurile de livrare.
Matic Robots, o companie de robotică de consum, adoptă Jetson Orin Nano 2 pentru roboții săi de curățenie casnică. NVIDIA spune că placa va permite Matic să adauge AI conversațional, detectarea gesturilor, maparea de precizie și înțelegerea semantică a locuinței, alături de comportamentul autonom de curățare. Navneet Dalal, cofondator și CEO al Matic Robots, a explicat: „Roboții de acasă trebuie să înțeleagă oamenii, să mapeze spațiile cu precizie, să înțeleagă aranjamentul obiectelor și spațiilor și să curețe autonom în medii dinamice și în continuă schimbare. Cu Jetson Orin Nano 2, Matic poate rula modele AI de ultimă generație la margine, într-o platformă robotică compactă pentru acasă, construită pentru percepție, interacțiune și navigare în timp real.”
NVIDIA a numit, de asemenea, o listă largă de parteneri hardware Jetson care construiesc în jurul noii plăci. AAEON, ADLINK, Advantech și Aetina se numără printre producătorii care construiesc plăci purtătoare și sisteme hardware pentru aceasta. Antmicro, Aptiv, Auvidea și AVerMedia se alătură unui alt grup care lucrează la software AI personalizat și designuri de referință, alături de Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR și JWIPC. Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTEK și YUAN completează lista partenerilor despre care NVIDIA spune că lucrează pentru a ajuta clienții să ajungă mai repede pe piață. Această rețea extinsă de parteneri este esențială pentru a asigura disponibilitatea plăcii în diverse forme și pentru a oferi suport tehnic și integrare rapidă în produsele finale.
„Inteligența de frontieră a ajuns la margine. Modelele de frontieră care rulau în centrele de date anul trecut pot rula acum în timp real pe sisteme Jetson de nivel de intrare”, a spus Talla. „Cu Jetson Orin Nano 2, roboții și sistemele edge pot rula modele de limbaj și viziune de top local și în timp real, deschizând aplicații care nu erau posibile anterior.” Această declarație subliniază o schimbare fundamentală în modul în care inteligența artificială este implementată: de la dependența de infrastructura centralizată la procesarea locală, cu beneficii semnificative în ceea ce privește latența, confidențialitatea și costurile de operare.
De ce este important:
Lansarea Jetson Orin Nano 2 marchează un pas important în democratizarea inteligenței artificiale fizice. Prin aducerea unor modele avansate de limbaj și viziune pe dispozitive compacte, cu consum redus de energie, NVIDIA permite dezvoltatorilor și companiilor mici să creeze roboți și drone inteligente fără a depinde de resursele masive ale centrelor de date. Aceasta accelerează inovația în domenii precum livrările cu drone, robotica de acasă, inspecțiile industriale și sistemele de viziune, reducând în același timp costurile și îmbunătățind confidențialitatea datelor. Mai mult, eficiența energetică a noii plăci o face potrivită pentru aplicații mobile și autonome, contribuind la sustenabilitatea tehnologiilor emergente. Pe măsură ce modelele mici devin tot mai performante, iar hardware-ul edge devine tot mai accesibil, ne apropiem de un viitor în care inteligența artificială este omniprezentă, operând direct în mediul fizic, în timp real.
